論文の概要: Why Do Probabilistic Clinical Models Fail To Transport Between Sites?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04787v2
• Date: Thu, 28 Dec 2023 18:20:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 21:44:39.102906
• Title: Why Do Probabilistic Clinical Models Fail To Transport Between Sites?
• Title（参考訳）: なぜ確率的臨床モデルはサイト間を移動できないのか?
• Authors: Thomas A. Lasko, Eric V. Strobl, William W. Stead
• Abstract要約: 訓練現場での超人的臨床成績を達成する計算モデルは、新しい場所では著しく悪化する可能性がある。 本報告では, このトランスポートの失敗の原因として, 臨床データ生成プロセスに固有の実験者および情報源の制御のもと, ソースに分割した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.660458629649825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rising popularity of artificial intelligence in healthcare is highlighting the problem that a computational model achieving super-human clinical performance at its training sites may perform substantially worse at new sites. In this perspective, we present common sources for this failure to transport, which we divide into sources under the control of the experimenter and sources inherent to the clinical data-generating process. Of the inherent sources we look a little deeper into site-specific clinical practices that can affect the data distribution, and propose a potential solution intended to isolate the imprint of those practices on the data from the patterns of disease cause and effect that are the usual target of probabilistic clinical models.
• Abstract（参考訳）: 医療における人工知能の人気の高まりは、トレーニングサイトでの超人的な臨床パフォーマンスを達成する計算モデルが、新しいサイトでは大幅に悪化する可能性があるという問題を浮き彫りにしている。 そこで本研究では,このトランスポートの失敗の原因を,臨床データ生成プロセスに固有の実験者の制御下にあるソースとソースに分けて提示する。 内在的な情報源のうち、我々は、データ分布に影響を与える可能性のあるサイト固有の臨床プラクティスに少し深く目を向け、それらのプラクティスのインプリントを、一般的な確率的臨床モデルのターゲットである疾患の原因と効果のパターンから分離することを目的とした潜在的なソリューションを提案する。

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